大模型训练加速 Trick | 一文彻底了解大模型训练加速的方法以及训练优化策略

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前言   Transformer模型的成功推动了深度学习模型的规模达到数十亿参数，但单个GPU的内存限制导致了在多GPU集群上训练的迫切需求。然而，选择最佳并行策略的最佳实践仍然不足，因为这需要深度学习和并行计算领域的专业知识。Colossal-AI系统通过引入统一接口， 将模型训练的顺序代码扩展到分布式环境 ，解决了上述挑战。 Colossal-AI支持数据、流水线、张量和平行序列并行等并行训练方法，并集成了异构训练和零冗余优化器。 与 Baseline 系统相比，Colossal-AI在大规模模型上可以实现 高达2.76倍的训练速度提升 。 Pytorch训练营，花两个星期彻底掌握代码实现 CV各大方向专栏与各个部署框架最全教程整理 CV全栈指导班、基础入门班、论文指导班 全面上线!! 1 简介 深度学习在许多应用中取得了成功，并在难题上带来了突破。有了大量数据，像 BERT 和视觉Tr ………………………………